【摘要】：針對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境下無(wú)線電混合信號(hào)分離困難的問(wèn)題,提出將小波包和魯棒性獨(dú)立分量分析(Robust ICA)算法應(yīng)用于較低信噪比且頻率接近的無(wú)線電混合信號(hào)的分離。首先用小波包分析方法對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理,然后采用盲源分離算法中的魯棒性獨(dú)立分量分析算法對(duì)降噪后的混合信號(hào)進(jìn)行分離,通過(guò)觀察分離后信號(hào)的波形和頻率以及相似系數(shù)對(duì)分離結(jié)果進(jìn)行定性和定量分析。所提算法與單獨(dú)采用Robust ICA算法的結(jié)果對(duì)比表明:所提算法分離出的信號(hào)在波形和頻率以及相似系數(shù)方面均比單獨(dú)采用Robust ICA算法取得的效果好,從而證明所提算法可以較好地應(yīng)用于無(wú)線電混合信號(hào)的分離。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of separation of radio mixed signals in complex electromagnetic environment, the wavelet packet and robust independent component analysis (Robust ICA) algorithm is applied to the separation of radio mixed signals with low signal-to-noise ratio (SNR) and close frequency. Firstly, the mixed signal is preprocessed by wavelet packet analysis method, and then the robust independent component analysis (ICA) algorithm is used to separate the mixed signal after denoising. The separation results were analyzed qualitatively and quantitatively by observing the waveform, frequency and similarity coefficient of the separated signals. The comparison between the proposed algorithm and the single Robust ICA algorithm shows that the signal separated by the proposed algorithm is more effective in waveform, frequency and similarity coefficient than that obtained by using the Robust ICA algorithm alone. It is proved that the proposed algorithm can be applied to the separation of radio mixed signals.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;河北省控制工程研究中心;石家莊信息工程職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)應(yīng)用系;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2014202264)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2141979